DQN

【深度强化学习】(1) DQN 模型解析，附Pytorch完整代码

标签： python 强化学习深度强化学习

DQN（Deep Q Network）是深度神经网络和 Q-Learning 算法相结合的一种基于价值的深度强化学习算法。DQN 同时用到两个结构相同参数不同的神经网络，区别是一个用于训练，另一个不会在短期内得到训练.通过采用第二个...

标签： Python

DQN和DUEN DQN算法的实现这两种算法都是在开放式健身房的更严寒的环境中执行的。在FROGGER-v0环境中实施DQN，在FROGGER-v1环境中实施DQN

深度强化学习——DQN算法原理

标签：算法深度学习

深度Q网络与Q学习的目标价值以及价值的更新方式都非常相似。主要的不同在于：深度Q网络将Q学习与深度学习结合，用深度网络来近似动作价值函数，而Q学习则是采用表格存储；深度Q网络采用经验回放的训练方式，从历史...

DQN_DQN算法_

标签： DQN算法

各种DQN的变体，包含double Q

breakout-Deep-Q-Network:强化学习| 在Atari Breakout上执行DQN，对决DQN和Double DQN的tensorflow实现

标签： reinforcement-learning deep-learning tensorflow dqn atari dueling-dqn Python

:person_running: [强化学习]在Atari Breakout游戏上执行的Deep Q Network（DQN），决斗DQN和Double DQN的张量流实现安装键入以下命令以安装OpenAI Gym Atari环境。 $ pip3 install opencv-python gym gym[atari...

DQN在自动驾驶决策系统中的应用前景

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍自动驾驶汽车是近年来备受瞩目的科技领域之一，其核心技术之一便是决策系统。决策系统负责根据周围环境信息和车辆状态，实时地做出驾驶决策，例如加速、减速、转向等。传统的决策系统通常采用基于规则的...

基于pytorch实现Vanilla DQN Double DQN 和Dueling DQN源码.zip

标签： pytorch pytorch 软件/插件

注意到普通DQN可能高估动作值，具有双Q学习的深度强化学习提出了一种替代Q目标值，当输入下一个观测值时，该值取当前Q网络的argmax。这些动作与接下来的观测一起被传递到冻结的目标网络中，以在每次更新时产生Q值。...

DQN基本概念和算法流程（附Pytorch代码）

标签：算法 pytorch 强化学习

DQN，Deep Q Network本质上还是Q learning算法，它的算法精髓还是让Q估计尽可能接近Q现实，或者说是让当前状态下预测的Q值跟基于过去经验的Q值尽可能接近。在后面的介绍中Q现实也被称为TD Target相比于Q Table...

强化学习分享（一） DQN算法原理及实现

标签： python 人工智能强化学习

（一）强化学习算法介绍DQN，顾名思义，Deep Q Learning;在传统强化学习Q-Learning的基础之上，用深度学习的神经网络来拟合函Q值函数，从而达到更好的学习效果。强化学习入门：基本思想和经典算法 - 知乎 (zhihu.com...

apex_dqn_pytorch:皮卡丘排球的Ape-x DQN实现

标签： Python

Alphachu：皮卡丘排球的Ape-x DQN实现培训代理商，以学习如何玩皮卡丘排球。架构是基于从猿-X DQN。该游戏位于exe文件中，这使整个问题比其他Atari游戏要复杂得多。我构建了python环境来获取游戏的屏幕截图，以...

深度强化学习+DQN+Pytorch+CartPole-v0

标签： DQN 强化学习 CartPole Pytorch

基于Pytorch实现的DQN算法，环境是基于CartPole-v0的。在这个程序中，复现了整个DQN算法，并且程序中的参数是调整过的，直接运行。 DQN算法的大体框架是传统强化学习中的Q-Learning，只不过是Q-learning的深度学习...

深度强化学习的隐私保护:DQN算法的安全性

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）近年来取得了显著的进展，其在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域展现出强大的能力。然而，DRL算法通常需要大量的训练数据，而这些数据往往包含...

基于深度强化学习实现混合动力汽车能量管理策略：利用DQN算法控制电池与发动机发电机组功率分配，优化等效...

标签： matlab 算法开发语言

本文提出了一种基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略，通过利用DQN算法控制电池和发动机发电机组的功率分配，以达到最佳的能量消耗效果。本文提出了一种基于深度强化学习的混合动力汽车能量管理策略，通过...

DQN算法

标签：算法

DQN

DQN（deep Q-network）算法简述

标签：算法深度学习人工智能

基本概念；进阶技巧；连续动作的场景

详细分析莫烦DQN代码

标签： eval memory target

详细分析莫烦DQN代码 Python入门，莫烦是很好的选择，快去b站搜视频吧！作为一只渣渣白，去看了莫烦的强化学习入门，现在来回忆总结下DQN，作为笔记记录下来。主要是对代码做了详细注释 DQN有两个网络，一个eval...

DQN_Pytorch_ROS

标签： Python

DQN_Pytorch_ROS 该项目的目标是在OpenAI Gym和Gazebo提供的模拟环境中使用Pytorch训练强化学习算法，并通过ROS（机器人操作系统）控制代理。最后，经过训练的模型将使用称为Turtlebot的机器人部署到现实世界中。 ...

强化学习算法：DQN与PPO的实现

标签：计算科学神经计算深度学习

1. 背景介绍 1.1 强化学习的崛起近年来，强化学习 (Reinforcement Learning, RL) 作为机器学习领域的一个重要分支，受到了越来越多的关注。它赋予了智能体在与环境交互的过程中学习和适应的能力，在游戏、机器人...

基于gym的pytorch深度强化学习实现源码+项目说(PPO,DQN,SAC,DDPG,TD3算法.zip

标签： pytorch pytorch 软件/插件算法

基于gym的pytorch深度强化学习实现源码+项目说明(PPO,DQN,SAC,DDPG,TD3等算法).zip 本人学习强化学习(PPO,DQN,SAC,DDPG等算法)，在gym环境下写的代码集。主要研究了PPO和DQN类算法，根据各个论文复现了如下改进: ...

强化学习（实践）：DQN，Double DQN，Dueling DQN，格子环境

标签：机器学习

1，DQN算法 1.1，CarPole环境以车杆（CartPole）环境为例，它的状态值就是连续的，动作值是离散的。在车杆环境中，有一辆小车，智能体的任务是通过左右移动保持车上的杆竖直，若杆的倾斜度数过大，或者车子离...

DQN：深度Q-网络

标签： python

DQN全名叫Deep Q-Leaning Network，DQN算法的基本思路来源于Q-Learning，不同于Q-learning，DQN的Q值不是直接通过状态值s和动作a来计算的，而是通过神经网络来计算的。 DQN的输入是状态s对应的状态向量ϕ\phiϕ(s)，...

基于局部可观察的基于DQN的双DQN IoT调度以进行能量收集

标签：研究论文

能量收集（EH）是延长物联网（IoT）网络寿命的一种有前途的... 然后，我们提出了一种称为双深度Q网络（Double DQN）的深度强化学习算法。仿真结果清楚地表明，我们提出的Double DQN的性能优于其他强化学习（RL）算法。

深度强化学习DQN算法源码【Pytorch实现·超详细注释】

标签：强化学习 DQN 智能体月球车着陆

基于Pytorch实现的深度强化学习DQN算法源代码，具有超详细的注释，已经在诸多项目中得到了实际应用。主要包含2个文件：（1）dqn.py，实现DQN只能体的结构、经验重放池、Q神经网络、学习方法等；（2）runner.py，使用...

非Python的DQN路径规划算法实现：基于深度强化学习的栅格环境迷宫求解，附带交互观察窗口界面和详尽代码...

标签： python 算法开发语言

本文基于深度强化学习算法，探讨了在非Python环境下使用DQN路径规划算法的实践。通过使用Matlab代码，并借助栅格环境进行走迷宫的实验，展示了DQN路径规划算法在非Python环境下的优势。传统的路径规划算法在复杂环境...

第七章：DQN变种：扩展与改进

标签：计算科学神经计算深度学习

深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）领域自DQN算法问世以来，取得了长足的进步。DQN算法作为价值学习方法的代表，其核心思想是利用深度神经网络逼近值函数，从而指导智能体在环境中做出最优决策。然而...

Attention-DQN:Atari的深度循环注意力增强学习

标签： Python

您可以通过更改dqn_atari.py中的第15行来选择不同的实现训练原始DQN： python dqn_atari.py --task_name 'DQN'火车双DQN： python dqn_atari.py --ddqn --task_name 'Double_DQN'火车决斗DQN： python dqn_ata